¿Qué es una correlación?

¿Qué es un coeficiente de correlación?

Un coeficiente de correlación, a menudo expresado como r , indica una medida de la dirección y la fuerza de una relación entre dos variables. Cuando el valor de r está más cerca de +1 o -1, indica que existe una relación lineal más fuerte entre las dos variables. 1

Los estudios correlacionales son bastante comunes en psicología, particularmente porque algunas cosas son imposibles de recrear o investigar en un laboratorio . En lugar de realizar un experimento , los investigadores pueden recopilar datos para observar posibles relaciones entre variables. A partir de los datos que recopilan y su análisis, los investigadores hacen inferencias y predicciones sobre la naturaleza de las relaciones entre variables.

Tipos de correlación

La fuerza de correlación varía de -1 a +1.

Correlacion positiva

Una correlación de +1 indica una correlación positiva perfecta, lo que significa que ambas variables se mueven juntas en la misma dirección.

Correlación negativa

Una correlación de –1 indica una correlación negativa perfecta, lo que significa que cuando una variable sube, la otra baja.

Correlación cero

Una correlación cero sugiere que la estadística de correlación no indica una relación entre las dos variables. Esto no significa que no exista relación alguna; simplemente significa que no existe una relación lineal. Una correlación cero a menudo se indica utilizando la abreviatura r = 0.

Gráficos de dispersión y correlación

Los diagramas de dispersión (también llamados gráficos de dispersión, diagramas de dispersión y diagramas de dispersión) se utilizan para trazar variables en un gráfico para observar las asociaciones o relaciones entre ellas. El eje horizontal representa una variable y el eje vertical representa la otra.

Cada punto de la gráfica es una medida diferente. A partir de esas mediciones, se puede calcular una línea de tendencia. El coeficiente de correlación es la pendiente de esa recta. Cuando la correlación es débil ( r es cercana a cero), la línea es difícil de distinguir. Cuando la correlación es fuerte ( r está cerca de 1), la línea será más evidente.

Correlaciones fuertes versus débiles

Las correlaciones pueden resultar confusas y muchas personas equiparan lo positivo con lo fuerte y lo negativo con lo débil. Una relación entre dos variables puede ser negativa, pero eso no significa que la relación no sea fuerte.

Una correlación positiva débil indica que, aunque ambas variables tienden a aumentar en respuesta mutua, la relación no es muy fuerte. Una fuerte correlación negativa, por otro lado, indica una fuerte conexión entre las dos variables, pero una sube cuando la otra baja.

Por ejemplo, una correlación de -0,97 es una correlación negativa fuerte, mientras que una correlación de 0,10 indica una correlación positiva débil. Una correlación de +0,10 es más débil que -0,74 y una correlación de -0,98 es más fuerte que +0,79.

La correlación no es igual a la causalidad

La correlación no es igual a la causalidad. El hecho de que dos variables tengan una relación no significa que los cambios en una variable provoquen cambios en la otra. Las correlaciones nos dicen que existe una relación entre variables, pero esto no significa necesariamente que una variable provoque que la otra cambie.

Un ejemplo citado con frecuencia es la correlación entre el consumo de helado y las tasas de homicidio. Los estudios han encontrado una correlación entre el aumento de las ventas de helados y los picos de homicidios. Sin embargo, comer helado no provoca que cometas un asesinato. En cambio, existe una tercera variable: el calor. Ambas variables aumentan durante el verano . 3

Correlaciones ilusorias

Una correlación ilusoria es la percepción de una relación entre dos variables cuando en realidad sólo existe una relación menor, o ninguna. Una correlación ilusoria no siempre significa inferir causalidad; también puede significar inferir una relación entre dos variables cuando ninguna de ellas existe.

Por ejemplo, a veces la gente supone que, debido a que dos eventos ocurrieron juntos en un momento del pasado, uno debe ser la causa del otro. Estas correlaciones ilusorias pueden ocurrir tanto en investigaciones científicas como en situaciones del mundo real.

Los estereotipos son un buen ejemplo de correlaciones ilusorias. Las investigaciones han demostrado que las personas tienden a suponer que ciertos grupos y rasgos ocurren juntos y con frecuencia sobreestiman la fuerza de la asociación entre las dos variables.

Por ejemplo, supongamos que alguien tiene la creencia errónea de que todas las personas de pueblos pequeños son extremadamente amables. Cuando conocen a una persona muy amable, su suposición inmediata podría ser que es de un pueblo pequeño, a pesar de que la amabilidad no está relacionada con la población de la ciudad.

Unas palabras de Verywell

La investigación en psicología hace un uso frecuente de las correlaciones, pero es importante comprender que correlación no es lo mismo que causalidad. Esta es una suposición frecuente entre quienes no están familiarizados con las estadísticas y supone una relación causa-efecto que podría no existir.

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